python根据已知股票日线数据检验第一个半小时的收益率对最后一个半小时的收益的显著影响，建立回归模型求出回归系数，截距

根据已知股票日线数据，我们可以先计算出每日股票第一个半小时和最后一个半小时的收益率，然后使用Python中的回归分析库statsmodels进行回归分析，求出回归系数和截距。具体步骤如下：

1. 导入需要的库和数据

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取股票日线数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

2. 计算每日股票第一个半小时和最后一个半小时的收益率

# 计算每日第一个半小时和最后一个半小时的收益率
df['First_half'] = (df['First_half_close'] - df['First_half_open']) / df['First_half_open']
df['Last_half'] = (df['Last_half_close'] - df['Last_half_open']) / df['Last_half_open']

3. 进行回归分析，求出回归系数和截距

# 进行回归分析
X = df['First_half']
y = df['Last_half']
X = sm.add_constant(X) # 添加常数项
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 输出回归结果
print(results.summary())

回归结果中的coef列就是回归系数，const是截距。